class Solution: # @param nums: The integer array # @param target: Target number to find # @return the first position of target in nums, position start from 0 def binarySearch(self, nums, target): if len(nums) == 0: return -1 start, end = 0, len(nums)

二分法,主要应用于有序序列中,原理是每次查找都将原序列折半,逐渐缩小查找范围的一种算法. 需求 要求在一个有序序列中,例如[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99],查找一个数字,如果找到则打印该数字,如果找不到,则输出“not found!” 递归方式 递归,是在函数中自身调

这个也是之前写的程序,现在把它贴上来 #!/usr/bin/python import os os.system('clear') def binsearch(seq,x,low,high): mid=(low+high)//2 if x==seq[mid]: print 'i find it' elif low>=high: print "i can't find it" elif x>seq[mid]: binsearch(seq,x,mid+1,high) else:

基于Python3 普通二分法查找目标值的index 二分法查找的思路很简单,先确定好列表nums的一头start一尾end,中间值middle根据头尾数值之和用地板除法除以2,即(start + end) // 2.将目标值target与nums[middle]进行比对,这时候有3种结果: nums[middle] > target nums[middle] < target nums[middle] = target 以上3种情况前2种不断循环,直到满足第3种跳出循环. 情况1 说明tar

首先说一下二分法查找的思路.这是面向小白的课程,大佬请让步谢谢 给定一个有序的序列(必须是排好序的)例如[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,20,30,400],然后我们查询一个元素出现的坐标位置,默认是0开始. 比如我们查询20出现的位置. 首先,获取元素的总个数[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,20,30,400] ,13个元素,然后获取元素的首和尾的下标数 0和13 然后二分法查找,又叫折半查找,顾名思义就是一半一半的查找,那么我们就把上面的元素分成二份,如果出现小数则向

#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- def binary_search(source_data,find_nu): mid = len(source_data)/2 if len(source_data) >= 1: if source_data[mid] > find_nu: print 'data in left of %s' % source_data[mid] binary_search(source_data[:mid],find_

二分法求根 思路:对于一个连续函数,左值f(a)*右值f(b)如果<0,那么在这个区间内[a,b]必存在一个c使得f(c)=0 那么思路便是取中间点,分成两段区间,然后对这两段区间分别再比较,跳出比较的判断便是精确度 # 二分法求根 # 函数为exp(x)*lnx - x**2 import math # 定义需要求根的函数,等会方便调用 def func(x): result = math.exp(x)*math.log(x) - x**2 return result def binary(a

在窗口->首选项->输入format(格式)搜索,或者找Java->代码样式->格式化程序: 几个内置的不能调格式化代码风格,但是可以根据内置的新建一个,出来很多选项,开始调吧.

# coding = utf-8 import random def Creat_Arr(): arr = [] for i in range(0,50) : arr.append(random.randint(1,100)) i += 1 arr.sort() #排序 return arr def Select_Key(): key = random.randint(1,100) return key def BinarySearch(arr, key): # 记录数组的最高位和最低位 sta

1.1二分前提是有序,,否则不可以2分,2分查找的时间复杂度是O(log n):排序后二分查找到适当的位置插入数值 lst = [37,99,73,48,47,40,40,25,99,51] def insert_sort(orderlist,i): low = 0 high = len(orderlist) while low < high: mid = (low + high) // 2 print('mid={}'.format(mid)) if i < orderlist[mid]:

def bin_search(data_set, val): low = high = len(data_set) - while low <= high: mid = (low + high) if data_set[mid] == val: return mid elif data_set[mid] < val: low = mid + else: high = mid - return def bin_search(data_set, val): low = 0high = len(da

# -*- coding: utf-8 -*- def BinarySearch(arr, key): # 记录数组的最高位和最低位 min = 0 max = len(arr) - 1 if key in arr: # 建立一个死循环,直到找到key while True: # 得到中位数 # 这里一定要加int,防止列表是偶数的时候出现浮点数据 center = int((min + max) / 2) # key在数组左边 if arr[center] > key: max = cente

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import time #引入time库,后续计算时间. inform_m = {} #创建母字典 inform_s = {} #母字典下嵌套的子字典 #给母字典添加键-值 for i in range(1,100001): inform_m.setdefault(str(i),inform_s.fromkeys(['name','sex','age'],'Undefined')) def search(dic = inform_m, content = 'Undefined'): #设置dic

本节内容 re模块介绍 使用re模块的步骤 re模块简单应用示例 关于匹配对象的说明 说说正则表达式字符串前的r前缀 re模块综合应用实例 正则表达式(Regluar Expressions)又称规则表达式,在代码中常简写为REs,regexes或regexp(regex patterns).它本质上是一个小巧的.高度专用的编程语言. 通过正则表达式可以对指定的文本实现 匹配测试.字串/内容查找.子串/内容替换.字符串分割 等功能.正则表达式的语法和使用不是本节要讲的内容(关于正则表达式的详细介

发展历程: <selenium_webdriver(python)第一版>   将本博客中的这个系列整理为pdf文档,免费. <selenium_webdriver(python)第二版>    加入的单元测试框架unittest,用其组织和运行测试用例, 5元. <selenium_webdriver(python)第三版>    整合和HTML测试报告的生成,初步形成测试架构的雏形, 8元. <selenium2 python 自动化测试实战>    

一 OOP     与C++和Java一样,Python同样具有OOP设计. 过程式:从前到后,一条一条,机器能接受的顺序性方式:方式大概为"首先你应该做什么,第二应该做什么,高级点的做点假设如果遇到什么情况要做什么,或者一件事情要做多少多少遍,- -," OOP式:从"类与对象"方式来抽象和理解世界.例如首先物体(Object)大概可以分为"生物"与"非生物","生物"又能分为"人.动物.植物&

研究QQ登录规则的话,得分析大量Javascript的加密解密,比较耗时间.自己也是练习很少,短时间成功不了.所以走了个捷径. Selenium是一个WEB自动化测试工具,它运行时会直接实例化出一个浏览器,完全模拟用户的操作,比如点击链接.输入表单,点击按钮提交等.所以我们使用它可以很方便的来登录. 但是作为新手还是多多分析,尽量少用这个,以便提高自己的技术.在研究几天,在写一个自己满意的. import time # import random from bs4 import Beautifu

一.struct模块 可以把要发送的数据长度转换成固定长度的字节 struct.pack('i',数据长度) struct.unpack('i',数据长度) 二.上传下载文件作业 server import struct import socket import json import os sk=socket.socket() sk.bind(('127.0.0.1',8080)) sk.listen() conn,addr=sk.accept() header_len=conn.recv(4

一.分析静态页面   1.静态vs动态 条目 静态页面 动态页面 网站内容 固定不变 经常变动 浏览器加载速度 更快(无需向服务器发起请求) 更慢 改变网站内容 很难(修改或者创建新的html页面) 简单(数据库中添加数据即可) url文件拓展 .htm..html .php..asp..jsp..py 创建语言 HTML PHP.Java.Python   2.本次项目页面分析   a.本项目由5个模块组成分别为:news.course.doc.users.admin   b.在项目根目录下创